Sobre o estudo

Este é um estudo em que se usaram os dados tornados públicos pela Johns Hopkins University sobre o número de infectados do COVID-19 na China e dados meteorológicos obtidos pela Meteosat Application Programming Interface.

A partir dos dados do número de casos de COVID-19 ao longo do tempo determinou-se o tempo de duplicação na fase exponencial de crescimento para as 31 províncias da China. Estes valores foram então usados como variável dependente numa regressão linear múltipla com as variáveis meteorológicas determinadas para cada uma das províncias mencionadas.

Observou-se que a temperatura e a humidade eram variáveis preditoras do tempo de duplicação com significância estatística, e que um aumento de humidade relativa diminui o tempo de duplicação enquanto que um aumento da temperatura produz um aumento do tempo de duplicação, ou seja, contribui para a diminuição da velocidade de propagação.

Esta regressão permitiu ainda quantificar a relação que o tempo de duplicação tem com a temperatura e a humidade relativa, concluindo-se que apesar da existência significativa desta relação, a variação do tempo de duplicação não é elevada com as variáveis descritas.

Resultados e impacto 

Um comportamento que é conhecido para inúmeras epidemias (e.g. Influenza) é a sua sazonalidade, a qual está geralmente ligada à temperatura e à humidade relativa. Nas estações do ano com temperatura mais baixa e maior humidade, como o Outono e o Inverno, o número de casos de infectados tende a aumentar, havendo uma diminuição natural na Primavera.

Uma questão sobre este novo vírus, SARS-CoV-2, é o seu comportamento face àquelas variáveis. A importância deste aspecto reside em prever o seu comportamento com o aproximar da Primavera e em países do hemisfério sul, que se encontram, de momento, no Verão.

Uma vez determinado este comportamento, o qual vai ser conhecido apenas no final da pandemia, as medidas de saúde pública podem ser adaptadas e optimizadas, uma vez que é esperado que a doença (COVID-19) se torne endémica na população.

Este comportamento não estava quantificado antes deste trabalho e, não sendo aconselhável assumir que o comportamento desta doença vai ser semelhante ao Influenza, é necessário que consigamos criar modelos de disseminação em diferentes cenários desde já.

Francisco Caramelo 

MedRXiv e Plos Medicine
Role of temperature and humidity in the modulation of the doubling time of COVID-19 cases 

Fotografia de CDC @ Unsplash